學習是轉換職場的必備能力|數位時代 BusinessNext

Profile
現職：聯發科技人力資源處招募副理
經歷：惠普（HP）國際採購處採購經理
學歷：國立台灣大學財務金融系畢業

給科技人的一句話：挫敗是一輩子最大的禮物

台大財務金融系畢業的曾雅萍，原在惠普（ＨＰ）電腦國際採購處工作，八年後，以採購經理轉彎到聯發科擔任人力資源招募副理。跑道徹底轉換，但是聯發科董事長蔡明介在面試她時，卻不因她完全沒經驗而拒用她，是什麼道理？

蔡明介說過：「不要規劃，只要adaptive（適應）！」身處充滿變化的高科技環境，蔡明介認為只要對新科技充滿好奇，擁有適應力，永保彈性，就是人才。同時聯發科的用人哲學強調專職技術（domain knowledge）、抽象能力（soft skill）和人格特質（personality）三大面向，只要具有團隊合作、擅於溝通等抽象能力和誠信正直、不怕挑戰的人格特質，專職技術其實隨時都可補齊。

講話清楚、簡報能力很強的曾雅萍，演講一開始就帶給現場聽眾一個當頭棒喝：現在企業只願意雇用一半的員工，給付員工兩倍的薪水，但要求員工三倍的產能。「一二三」原則，充分顯示出目前職場的辛苦，更點出「誰是那些被雇用的二分之一」憂慮。

從公司的核心工作團隊、聘僱人員到彈性運用勞工，現代人的職涯轉換早已成為必然，有什麼是必備的能力，才能在不斷變動的時代，持續成為永遠被雇用的二分之一？在聯發科已經任職兩年人力資源的曾雅萍，當然是有答案的。

面對一批批到聯發科求職或有心轉換職場的人，曾雅萍表示，保持彈性和適應力、與全球人力接軌的團隊合作精神、向上／向下管理溝通的能力、解決問題、持續創新等，都是「不敗科技人」最重要的特質，擁有這些特質，就是那二分之一的人力。

她同時特別提出，「持續學習的能力絕對是轉換職場的必備能力。」而蘋果（Apple）電腦創始人賈伯斯（Steve Jobs）在史丹佛大學畢業典禮演講的「求知若飢、虛心若愚」（Stay hunger, Stay foolish.），更是曾雅萍極力推薦給科技人的名言。

雖然是一場「不敗科技人」的演講，曾雅萍卻說二十五到四十歲這關鍵的十五年職涯，「科技人其實應該求敗，挫敗是一輩子最大的禮物，」唯有從敗中才能找到未來的勝利之路，再一次她以賈伯斯為例，以他被趕出蘋果電腦的大挫敗來鼓勵職場工作者。

因為擔任人力資源已有一段時日，曾雅萍認為二十五歲到三十歲的工作者，靠的是勞力和腦力，這個階段一定要廣泛學習；三十歲到三十五歲是講求專業的時期，這個時期講求工作上的成就，要懂得時間管理；三十五歲到四十歲就要培養自己的眼光，要具有充沛的資源整合能力，當聚集足夠人脈、錢脈時，就有了自我創業的能量。

曾雅萍同時以「ＩＣ設計一代拳王」的曲線圖來提醒工作者，在第一個曲線還沒走完時，就應該要想到下一個（產品、職涯）。第二個曲線不見得一定要和第一曲線同一領域，「問題是，我們是否能在最成功的時刻看到危機，進而勇敢追求另一個潛在的自我？」

她以自己決定轉業為例，中間轉折的一年時光裡，十分沒有安全感，但是「相信自己」的堅持讓她繼續走下去。她最後引用馬克吐溫（Mark Twain）的名言，「若想要真正成長，那就要挑戰能力的極限，也就是暫時地失去安全感所以當你不能確定你自己在做什麼時，起碼要知道，你正在成長。」獻給所有考慮轉彎的職涯工作者。（撰文∥龐文真）

在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。